في حين أن شركات التكنولوجيا الكبرى مثل Google، وOpenAI، ومايكروسوفت كلها مشغولة بتدريب نماذجها اللغوية الكبيرة، فإنها تتنافس أيضًا مع بعضها البعض، وهذا السباق لهيمنة الذكاء الاصطناعي يكلفهم ثروة، في الواقع، وفقًا لرئيس الذكاء الاصطناعي في جوجل، تنفق جوجل أكثر من 100 مليار دولار على تطوير الذكاء الاصطناعي للبقاء في صدارة منافسيها.
وجاء كشف هاسابيس رداً على استفسارات تتعلق باستراتيجيات منافسيه في سباق الذكاء الاصطناعي، وفي الآونة الأخيرة، انتشرت شائعات حول تعاون مايكروسوفت وOpenAI في إنشاء حاسوب عملاق بقيمة 100 مليار دولار يُطلق عليه اسم "Stargate" لدعم تطورات الذكاء الاصطناعي في OpenAI.
وردا على سؤال حول هذه المسابقة، خلال مؤتمر TED في فانكوفر، يكشف هاسابيس، الذي يقود مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي التابع لشركة جوجل DeepMind، أن التزام جوجل المالي أكبر من منافسيها، رغم أنه لم يكشف عن أرقام محددة، وقال هاسابيس: "نحن لا نتحدث عن أرقامنا المحددة، ولكن أعتقد أننا نستثمر أكثر من ذلك مع مرور الوقت".
على الرغم من أن الاستثمار ضخم، إلا أنه ليس مفاجئًا نظرًا لأن صناعة التكنولوجيا تشهد طفرة في تطوير الذكاء الاصطناعي، حيث جمعت الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي ما يقرب من 50 مليار دولار في العام الماضي وحده.
ومع ذلك، تشير تعليقات هاسابيس إلى أن هذا السباق من الذكاء الاصطناعي على وشك أن يصبح أكثر تكلفة بكثير، خاصة بالنسبة لأولئك الذين يتنافسون ليكونوا أول من يحقق الذكاء العام الاصطناعي (AGI) - الذكاء الاصطناعي القادر على التفكير وحل المشكلات مثل الإنسان.
ولكن كيف تخطط شركة جوجل أو غيرها من شركات التكنولوجيا لاستثمار هذا القدر من الأموال؟ حسنًا، أثناء تطوير LLM، من المحتمل أن يتم توجيه جزء كبير نحو تطوير الرقائق، حيث تحتاج هذه الشركات إلى المزيد من القوة الحاسوبية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على كميات هائلة من البيانات.
حاليًا، تعتمد شركات مثل Google وOpenAI على شركات تصنيع شرائح خارجية مثل Nvidia. ومع ذلك، تقوم هذه الشركات الآن بتحويل تركيزها إلى تصميم شرائحها الخاصة لمزيد من التحكم والتحسين.
لكن التكاليف المتصاعدة لا تقتصر على الأجهزة فقط. كما أن تكلفة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي آخذة في الارتفاع، ووفقًا لتقرير مؤشر الذكاء الاصطناعي السنوي لجامعة ستانفورد، استخدم GPT-4 من OpenAI حوالي 78 مليون دولار أمريكي من الطاقة الحاسوبية للتدريب، وهي زيادة كبيرة عن 4.3 مليون دولار أمريكي أنفقت على تدريب GPT-3 في عام 2020، وبالمقارنة، فإن Gemini Ultra من Google تطلبت استثمارًا قدره 191 مليون دولار أمريكي للتدريب.
جدير بالذكر أنه في عام 2017، تمكنت الشركات من تدريب التكنولوجيا الأولية خلف نماذج الذكاء الاصطناعي بحوالي 900 دولار أمريكي. ومع ذلك، من المرجح الآن أن تستمر هذه الزيادة الهائلة مع توجه الصناعة نحو الذكاء الاصطناعي العام.
وفي الوقت نفسه، يقال إن OpenAI ومايكروسوفت يخططان لبناء حاسوب عملاق بقيمة 100 مليار دولار يسمى "Stargate" لدعم نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة الخاصة بـ OpenAI.
وسيحتوي الكمبيوتر العملاق على ملايين شرائح الخادم المتخصصة وقد يتم إطلاقه في وقت مبكر من عام 2028، ومن المتوقع أن يضاعف المشروع المبلغ الذي استثمرته مايكروسوفت في عام 2023 ثلاث مرات. وسيكون الكمبيوتر العملاق محور خطة من خمس مراحل لتثبيت أجهزة الكمبيوتر العملاقة على مدى السنوات الست المقبلة ، ويمكن استخدامه لتدريب أقوى أنظمة الذكاء الاصطناعي في العالم وقد يتطلب تشغيله ما يصل إلى 5 جيجاوات.
